政府明确支持采购大模型！AI企业迎来8000亿新市场

你的AI产品，是不是还在为**"找不到客户"**发愁？

4月14日，一份国务院文件可能改变这一切。

《关于推进服务业扩能提质的意见》明确写入：支持采购大模型、智能体服务。

这意味着，政府采购AI服务从"可以买"变成了"应该买""鼓励买"。

更关键的是，国务院研究室主任沈丹阳披露了一组数据：

这不是一份普通的服务业规划，而是一份 AI企业的订单指南。

01 为什么这份政策值得重视？

服务业已成国民经济"第一支柱"

数据最能说明问题：

但繁荣背后有隐忧。商务部研究院李俊指出：

"扩能提质"意味着什么？

国务院研究室主任沈丹阳作了精准阐释：

"扩能" → 解决"供给接不住需求"的问题

"提质" → 提升专业化、标准化、附加值

💡 核心判断：这不是简单的规模扩张，而是一场以质量效益为导向的产业升级。对于AI企业，这意味着市场需求从"有没有"到"好不好"，从"能用"到"好用"。

02 AI企业的六大政策红利

细读《意见》全文，人工智能被提及的频率和深度远超预期。

🔴 红利一：政府采购大模型被明确写入政策

《意见》原文：

这句话分量极重。政府采购AI服务不再是"可以买"，而是"应该买""鼓励买"。

📌 落地建议：关注各地政府采购目录更新（通常每年Q1更新），主动对接政府数字化转型需求。

🔴 红利二：国家AI应用中试基地建设提速

《意见》原文：

中试是AI应用落地的"最后一公里"。国家层面建设中试基地，意味着技术从实验室到产业化的通道将被打通。

📌 落地建议：积极申请入驻各地中试基地，利用公共平台降低研发成本。

🔴 红利三：算力基础设施纳入国家战略

《意见》原文：

算力成本有望进一步下降，AI企业的算力获取将更加便捷。

📌 落地建议：关注各地智算中心建设进展，探索"算力+算法+数据"一体化服务模式。

🔴 红利四：AI+人力资源开辟新赛道

《意见》原文：

人力资源服务是万亿级市场，AI赋能将催生大量新业态。

📌 落地建议：与人力资源服务机构合作，开发智能招聘、智能培训产品。

🔴 红利五：数据要素市场化加速

《意见》原文：

数据是AI产业的核心生产要素。数据要素市场化改革，将为AI企业提供更规范的数据获取渠道。

📌 落地建议：关注数据交易市场建设，建立合规的数据获取和使用机制。

🔴 红利六：服务业数智化创造巨大市场

《意见》原文：

这是AI企业最大的市场机遇——服务业数智化转型，意味着AI技术从"单点应用"走向"全链条赋能"。

中国银河证券首席经济学家章俊判断：

03 AI企业竞争格局：谁能吃到政策红利？

这是此前分析中被忽视的关键问题：政策红利不会均匀分配，谁能抢占先机？

大模型领域：巨头与创业公司的博弈

💡 关键判断：政府采购更倾向于有资质、有案例、有服务能力的供应商。大厂在通用大模型领域优势明显，但垂直行业大模型仍是创业公司的机会。

国研新经济研究院创始院长朱克力指出：

政策红利的"准入门槛"

AI企业需要关注以下资质和能力：

✅ 算法备案：根据《互联网信息服务算法推荐管理规定》，提供算法推荐服务需完成备案

✅ 数据安全合规：涉及政府数据的，需符合数据安全法、个人信息保护法要求

✅ 政府采购资质：进入政府采购目录，需满足相关资质要求

✅ 服务能力证明：有成功案例、客户评价、第三方认证

04 AI企业面临的挑战与风险

政策利好不等于躺赢，AI企业需要警惕以下风险：

⚠️ 风险一：政策落地不及预期

从政策发布到真正落地，往往需要1-2年时间。地方政府财政压力、部门协调难度、实施细则缺失等因素，都可能导致政策红利释放缓慢。

📌 应对策略：选择财政状况较好、数字化基础较强的地区优先布局，如长三角、珠三角、京津冀。

⚠️ 风险二：竞争加剧

政策利好会吸引更多玩家入场，价格战、人才战不可避免。

📌 应对策略：建立差异化竞争优势，避免同质化竞争。

⚠️ 风险三：合规成本上升

政府采购对数据安全、算法透明、服务稳定的要求更高，合规成本不容忽视。

📌 应对策略：提前布局合规体系，将合规能力转化为竞争优势。

⚠️ 风险四：技术迭代风险

AI技术演进迅速，Agent、多模态、具身智能等新技术可能重塑竞争格局。

📌 应对策略：保持技术敏感度，持续投入研发。

05 初创AI企业和中小企业如何把握政策机遇？

这是很多创业者最关心的问题：大厂有资源、有品牌、有政府关系，我们小公司能分到什么？

说实话，政策红利确实不会均匀分配。但换个角度想，正因为资源有限，才更需要精准发力。

以下是几条务实建议：

建议1：别跟大厂拼通用，深耕一个垂直场景

很多初创公司犯的错误是：想做大而全的产品，结果被大厂碾压。

《意见》明确提到"利用'小快轻准'解决方案降低数智化门槛"。这意味着什么？政府需要的不是万能大模型，而是能解决具体问题的行业方案。

举个例子：

与其做一个通用客服大模型，不如做一个专门服务于"政务服务热线"的智能问答系统。这个场景足够细分，大厂不屑做或做不深，但你如果能吃透政务知识库、理解办事流程、对接政务系统，就能建立真正的壁垒。

怎么选赛道？看三个指标：

✅ 这个场景大厂是否已经重兵投入？

✅ 你是否有行业资源或认知优势？

✅ 这个场景的付费意愿和付费能力如何？

建议2：借力公共资源，降低研发成本

初创公司最大的痛点之一是算力成本。《意见》提出"高质量建设国家人工智能应用中试基地""完善智算云服务体系"，这些公共资源对小公司价值巨大。

具体怎么做？

🔹 关注各地智算中心的"算力券"政策，很多地方对中小企业有免费或低价算力额度

🔹 申请入驻中试基地，可以获得场地、设备、测试环境等支持

🔹 关注科技型中小企业认定，认定后可享受研发费用加计扣除等税收优惠

📌 资源获取渠道：各地科技局官网、发改委官网、中小企业公共服务平台

建议3："抱大腿"比单打独斗更有效

政府采购项目往往金额大、周期长、要求高，初创公司单独中标难度很大。但如果你能成为大厂的生态合作伙伴，情况就不一样了。

合作模式：

🔹 作为大厂的垂直场景供应商，提供行业know-how

🔹 与有政府客户积累的系统集成商合作，你出技术，他出渠道

🔹 加入各地的人工智能产业联盟，获取项目信息

💡 现实一点说：第一个政府订单，很可能不是你自己拿下的，而是跟着别人"蹭"到的。但这没关系，有了第一个案例，后面就容易多了。

建议4：关注地方配套政策，比盯着中央政策更实在

中央政策是方向，真正落地的"真金白银"在地方。

《意见》发布后，各省、市都会出台配套政策。比如安徽省已经明确：

怎么获取信息？

🔹 关注各省发改委、科技局官网的政策公告

🔹 加入当地人工智能行业协会，获取第一手信息

🔹 关注"专精特新"企业申报，很多地方对获评企业有直接奖励

建议5：合规要趁早，但别过度投入

政府采购对数据安全、算法备案有要求，这是门槛，也是机会。

务实的做法：

🔹 先搞清楚你的产品是否需要算法备案（不是所有AI产品都需要）

🔹 数据安全合规做到"够用就行"，不必追求最高标准

🔹 可以考虑先做企业客户，积累案例和资金，再拓展政府客户

💡 一个提醒：合规成本不低，但如果你能搞定，反而是一种竞争优势——因为很多小公司搞不定。

建议6：别只盯着政府采购，服务业企业客户机会更多

《意见》的核心是推动服务业数智化转型。服务业有千万家企业，它们比政府更灵活、决策更快、需求更具体。

哪些服务业企业最需要AI？

这些企业可能没有政府项目那么大，但决策快、回款相对及时，对初创公司更友好。

建议7：建立一个"可复制的最小案例"

很多初创公司死于"定制化陷阱"：每个客户都要定制开发，成本高、利润薄、无法规模化。

建议：选准一个细分场景，做出一个标准化产品，找到第一个付费客户，然后复制。

这个"最小案例"不需要多完美，但必须：

✅ 能解决一个真实问题

✅ 能在同类客户中复制

✅ 能形成口碑传播

有了这个案例，你再去谈政府客户、谈融资，底气就完全不一样了。

💡 一句话总结

06 政策工具箱：真金白银的支持

《意见》在政策保障方面诚意满满：

财政金融支持

💰 用好服务消费与养老再贷款政策工具

💰 对符合条件的生产性服务业中小微民营企业贷款进行阶段性贴息

💰 支持服务业领域符合条件的项目发行REITs

地方实践：安徽率先出台配套政策

安徽省已发布《推动服务业扩能提质若干政策（2026年）》：

07 专家观点速览

沈丹阳 | 国务院研究室主任

章俊 | 中国银河证券首席经济学家

朱克力 | 国研新经济研究院创始院长

罗志恒 | 粤开证券首席经济学家

结语

《关于推进服务业扩能提质的意见》的出台，标志着AI产业迎来新的政策窗口期。

从政府采购大模型被明确写入政策，到国家AI应用中试基地建设提速，再到算力基础设施的战略布局——政策信号清晰而有力。

但政策红利不会自动降临。谁能率先将AI技术与服务业需求深度融合，谁能建立差异化竞争优势，谁就能在这场百万亿级的产业变革中占据先机。

AI产业的"服务业时刻"，已经到来。

📎 附录：政策要点速览

总体目标

📌 到2030年，服务业总规模迈上100万亿元台阶

📌 培育更多"中国服务"品牌

四大路径

需求牵引 | 改革攻坚 | 科技赋能 | 开放合作

生产性服务业六大领域

科技服务 | 现代物流 | 软件和信息服务 | 供应链金融 | 节能环保 | 商务服务

生活性服务业四大领域

居民服务 | 养老托育 | 健康服务 | 文旅体服务

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本文参考了国务院研究室主任沈丹阳、中国银河证券首席经济学家章俊、国研新经济研究院创始院长朱克力、粤开证券首席经济学家罗志恒、商务部研究院国际服务贸易研究所所长李俊等专家的公开观点。数据来源：国家统计局、国务院政策文件。

声明：本文仅代表作者个人观点，不构成投资建议。政策解读以官方文件为准。